基于深度卷积神经网络的三维模型检索

为了更有效地利用三维模型数据集进行特征的自主学习,提出一种使用自然图像作为输入源,以三维模型的较优视图集为基础,通过深度卷积神经网络的训练提取深度特征用于检索的三维模型检索方法。首先,从多个视点对三维模型进行视图提取,并根据灰度熵的排序选取较优视图;然后,通过深度卷积神经网络对视图集进行训练,从而提取较优视图的深度特征并进行降维,同时,对输入的自然图像提取边缘轮廓图,经过相似度匹配获得一组三维模型;最后,基于检索结果中同类模型总数占检索列表长度的比例对列表进行重排序,从而获得最终的检索结果。实验结果表明,该算法能够有效利用深度卷积神经网络对三维模型的视图进行深度特征提取,同时降低了输入源的获取难度,有效提高了检索效果。     

无监督随机优化乘积量化图像检索模型

随着互联网图像的增多,线性复杂度的最近邻图像检索已很难满足大规模图像检索的性能需求.为了在大规模图像检索任务下保证精度的同时减少检索的时间,提出一种基于乘积量化的近似最近邻图像检索模型.首先通过卷积神经网络初步提取图像特征.然后通过卷积注意力模块对特征进行处理得到增强后的图像特征.接着根据图像本身的语义结构对神经网络进行训练,再通过训练好的神经网络提取图像的语义特征,并使用随机优化乘积量化方法对语义特征进行处理,最终得到与输入图像相似的检索结果.最后,通过在大规模数据集NUS-WIDE上与其他模型进行比较分析,实验结果表明所提模型在大数据图像检索时可以提高检索精度,同时降低检索时间.     

基于深度卷积神经网络的车型识别

传统的基于卷积神经网络的车型识别算法存在识别相似车型的准确率不高,以及在网络训练时只能使用图像的灰度图从而丢失了图像的颜色信息等缺陷。对此,提出一种基于深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)的提取图像特征的方法,运用深度卷积神经网络对背景较复杂的车型进行网络训练,以达到识别车型的目的。文中采用先进的深度学习框架Caffe,基于AlexNet结构提出了深度卷积神经网络的模型,分别对车型的图像进行训练,并与传统CNN算法进行比较。实验结果显示,DCNN网络模型的准确率达到了96.9%,比其他算法的准确率更高。     

基于小样本学习的SAR图像识别

深度学习已成为图像识别领域的一个研究热点。与传统图像识别方法不同,深度学习从大量数据中自动学习特征,并且具有强大的自学习能力和高效的特征表达能力。但在小样本条件下,传统的深度学习方法如卷积神经网络难以学习到有效的特征,造成图像识别的准确率较低。因此,提出一种新的小样本条件下的图像识别算法用于解决SAR图像的分类识别。该算法以卷积神经网络为基础,结合自编码器,形成深度卷积自编码网络结构。首先对图像进行预处理,使用2D Gabor滤波增强图像,在此基础上对模型进行训练,最后构建图像分类模型。该算法设计的网络结构能自动学习并提取小样本图像中的有效特征,进而提高识别准确率。在MSTAR数据集的10类目标分类中,选择训练集数据中10%的样本作为新的训练数据,其余数据为验证数据,并且,测试数据在卷积神经网络中的识别准确率为76.38%,而在提出的卷积自编码结构中的识别准确率达到了88.09%。实验结果表明,提出的算法在小样本图像识别中比卷积神经网络模型更加有效。     

结合分类卷积神经网络和形状上下文的线画图检索

传统线画图检索中仅仅利用线画图形状特征信息导致检索准确率不高,为了高效、准确地从线画图数据集中检索相似的线画图,提出一种结合分类卷积神经网络和形状上下文的线画图检索方法.首先利用大卷积核的分类卷积神经网络对线画图像数据集进行分类训练任务得到神经网络权值参数,使用该网络结构提取数据集中每张线画图的卷积特征信息;然后根据用户在画图板上绘制得到的简单线画图输入,利用卷积神经网络进行二次分类得到前15种最相似的分类,并结合形状上下文算法对15种分类匹配相似度并取前8种分类;最后使用卷积神经网络提取用户输入的线画图特征信息并与8种分类中的线画图特征信息进行匹配,根据相似度大小排序得到线画图匹配结果.基于Caffe卷积神经网络开发框架,采用TU-Berlinsketchbenchmark线画图数据集进行实验的结果表明,该方法能高效、准确地从数据集中检索得到相似线画图,同时能保证检索结果集中于最相似的几种类别且同类型中能有更多的选择.     

深度学习的双人交互行为识别与预测算法研究

基于卷积神经网络的双人交互行为识别算法存在提取的深度特征无法有效表征交互行为序列特性的问题,本文将长短期记忆网络与卷积神经网络模型相结合,提出了一种基于深度学习的双人交互行为识别与预测一体化方法。该方法在训练过程中,完成对卷积神经网络和长短期记忆网络模型的参数训练。在识别与预测过程中,将不同时间比例长度的未知动作类别的视频图像分别送入已经训练好的卷积神经网络模型提取深度特征,再将卷积神经网络提取的深度特征送入长短期记忆网络模型完成对双人交互行为的识别与预测。在国际公开的UT-interaction双人交互行为数据库进行测试的结果表明,该方法在保证计算量适当的同时对交互行为的正确识别率达到了92.31%,并且也可完成对未知动作的初步预测。     

深度卷积特征向量用于快速人脸图像检索

针对计算机视觉领域的人脸图像检索计算复杂和检索时长问题,提出一种基于深度卷积特征的快速人脸图像检索算法.首先使用人脸图像训练集对深度卷积神经网络模型进行人脸分类训练;然后采用三元组损失方法对已训练好的人脸分类网络模型进行微调,更新网络的参数,使得网络能够更加有效地提取不同人的人脸图像特征,构建高效的卷积特征向量进行人脸检索初步过滤;为了进一步提高系统的检索性能,提出一阶段查询扩展方法对待检索人脸图像的卷积特征向量进行均值融合加强,再次执行检索任务,得到最终的检索结果.在Celebrities Face Set和Labeled Faces in the Wild dataset这2个人脸检索数据集上进行实验的结果表明,该算法不仅能够显著地提高检索结果的准确率,而且简单可靠,能够快速地实现人脸检索任务.     

深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述

随着大数据时代的到来,含更多 隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的 成绩。本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状 和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向。     

图像分类的深度卷积神经网络模型综述

图像分类是计算机视觉中的一项重要任务,传统的图像分类方法具有一定的局限性。随着人工智能技术的发展,深度学习技术越来越成熟,利用深度卷积神经网络对图像进行分类成为研究热点,图像分类的深度卷积神经网络结构越来越多样,其性能远远好于传统的图像分类方法。本文立足于图像分类的深度卷积神经网络模型结构,根据模型发展和模型优化的历程,将深度卷积神经网络分为经典深度卷积神经网络模型、注意力机制深度卷积神经网络模型、轻量级深度卷积神经网络模型和神经网络架构搜索模型等4类,并对各类深度卷积神经网络模型结构的构造方法和特点进行了全面综述,对各类分类模型的性能进行了对比与分析。虽然深度卷积神经网络模型的结构设计越来越精妙,模型优化的方法越来越强大,图像分类准确率在不断刷新的同时,模型的参数量也在逐渐降低,训练和推理速度不断加快。然而深度卷积神经网络模型仍有一定的局限性,本文给出了存在的问题和未来可能的研究方向,即深度卷积神经网络模型主要以有监督学习方式进行图像分类,受到数据集质量和规模的限制,无监督式学习和半监督学习方式的深度卷积神经网络模型将是未来的重点研究方向之一;深度卷积神经网络模型的速度和资源消耗仍不尽人意,应用于移动式设备具有一定的挑战性;模型的优化方法以及衡量模型优劣的度量方法有待深入研究;人工设计深度卷积神经网络结构耗时耗力,神经架构搜索方法将是未来深度卷积神经网络模型设计的发展方向。     

基于特征融合的商标检索方法

各种各样的字体导致卷积神经网络对商标图像提取的特征存在冗余,文字部分的信息不仅没有充分利用,反而对图像特征的匹配产生了影响。提出一种融合卷积特征与文字特征的商标检索方法,在深度学习检索方法的基础上融合文字特征匹配的结果。针对文字特征之间的距离计算,提出一种改进的编辑距离算法用于提高文字特征的匹配效果,提高商标检索的准确率。     

基于聚类关联网络的群组行为识别

目前群组行为识别方法没有充分利用群组关联信息而导致群组识别精度无法有效提升,针对这个问题,提出了基于近邻传播算法（AP）的层次关联模块的深度神经网络模型,命名为聚类关联网络（CRN）。首先,利用卷积神经网络（CNN）提取场景特征,再利用区域特征聚集提取场景中的人物特征。然后,利用AP的层次关联网络模块提取群组关联信息。最后,利用长短期记忆网络（LSTM）融合个体特征序列与群组关联信息,并得到最终的群组识别结果。与多流卷积神经网络（MSCNN）方法相比,CRN方法在Volleyball数据集与Collective Activity数据集上的识别准确率分别提升了5.39与3.33个百分点。与置信度能量循环网络（CERN）方法相比,CRN方法在Volleyball数据集与Collective Activity数据集上的识别准确率分别提升了8.7与3.14个百分点。实验结果表明,CRN方法在群体行为识别任务中拥有更高的识别准确精度。     

基于聚类关联网络的群组行为识别

目前群组行为识别方法没有充分利用群组关联信息而导致群组识别精度无法有效提升，针对这个问题，提出了基于近邻传播算法（AP）的层次关联模块的深度神经网络模型，命名为聚类关联网络（CRN）。首先，利用卷积神经网络（CNN）提取场景特征，再利用区域特征聚集提取场景中的人物特征。然后，利用AP的层次关联网络模块提取群组关联信息。最后，利用长短期记忆网络（LSTM）融合个体特征序列与群组关联信息，并得到最终的群组识别结果。与多流卷积神经网络（MSCNN）方法相比，CRN方法在Volleyball数据集与Collective Activity数据集上的识别准确率分别提升了5.39与3.33个百分点。与置信度能量循环网络（CERN）方法相比，CRN方法在Volleyball数据集与Collective Activity数据集上的识别准确率分别提升了8.7与3.14个百分点。实验结果表明，CRN方法在群体行为识别任务中拥有更高的识别准确精度。     

基于多孔卷积神经网络的图像深度估计模型

针对在传统机器学习方法下单幅图像深度估计效果差、深度值获取不准确的问题，提出了一种基于多孔卷积神经网络（ACNN）的深度估计模型。首先，利用卷积神经网络（CNN）逐层提取原始图像的特征图；其次，利用多孔卷积结构，将原始图像中的空间信息与提取到的底层图像特征相互融合，得到初始深度图；最后，将初始深度图送入条件随机场（CRF），联合图像的像素空间位置、灰度及其梯度信息对所得深度图进行优化处理，得到最终深度图。在客观数据集上完成了模型可用性验证及误差估计，实验结果表明，该算法获得了更低的误差值和更高的准确率，均方根误差（RMSE）比基于机器学习的算法平均降低了30.86%，而准确率比基于深度学习的算法提高了14.5%，所提算法在误差数据和视觉效果方面都有较大提升，表明该模型能够在图像深度估计中获得更好的效果。     

基于多特征提取的图像语义描述算法

针对图像语义描述方法中存在的图像特征信息提取不完全以及循环神经网络（RNN）产生的梯度消失问题,提出了一种基于多特征提取的图像语义描述算法。所构建模型由三个部分组成：卷积神经网络（CNN）用于图像特征提取,属性提取模型（ATT）用于图像属性提取,而双向长短时记忆（Bi-LSTM）网络用于单词预测。该模型通过提取图像属性信息来增强图像表示,从而精确描述图中事物,并且使用Bi-LSTM捕捉双向语义依赖,从而进行长期的视觉语言交互学习。首先,使用CNN和ATT分别提取图像全局特征与图像属性特征;其次,将两种特征信息输入到Bi-LSTM中生成能够反映图像内容的句子;最后,在Microsoft COCO Caption、Flickr8k和Flickr30k数据集上验证了所提出算法的有效性。实验结果表明,与m-RNN方法相比,所提出的算法在描述性能方面提高了6.8~11.6个百分点。所提算法能够有效地提高模型对图像的语义描述性能。     

基于多尺度和多层级特征融合的立体匹配方法

基于卷积神经网络的立体匹配方法未充分利用图像中各个层级的特征图信息,造成对图像在不适定区域的特征提取能力较差。提出一种融合多尺度与多层级特征的立体匹配方法。通过在双塔结构卷积神经网络模型的前端设计一个池化金字塔层,提取图像的多尺度低层结构特征。在该网络模型的后端融合最后三层网络的高级语义特征来提取图像特征,并对图像特征进行相似性度量后输出视差图。在KITTI 2015数据集上的实验结果表明,与LUO和Anita方法相比,该方法的像素误差精度分别由14.65%、8.30%降至8.02%,且可得到细节信息更好的视差图。     

基于改进注意力机制的图像描述生成算法

图像描述是将图像所包含的全局信息用语句来表示。它要求图像描述生成模型既能提取出图像信息,又能将提取出来的图像信息用语句表达出来。传统的模型是基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）搭建的,在一定程度上可以实现图像转语句的功能,但该模型在提取图像关键信息时精度不高且训练速度缓慢。针对这一问题,提出了一种基于CNN和长短期记忆（LSTM）网络改进的注意力机制图像描述生成模型。采用VGG19和ResNet101作为特征提取网络,在注意力机制中引入分组卷积替代传统的全连接操作,从而提高评价值指标。使用了公共数据集Flickr8K、Flickr30K对该模型进行训练,采用多种评价指标（BLEU、ROUGE_L、CIDEr、METEOR）对模型进行验证。实验结果表明,与引入传统的注意力机制模型相比,提出的改进注意力机制图像描述生成模型对图像描述任务的准确性有所提升,并且该模型在5种评价指标上均优于传统的模型。     

基于改进胶囊网络的文本分类

针对卷积神经网络（CNN）中的池化操作会丢失部分特征信息和胶囊网络（CapsNet）分类精度不高的问题,提出了一种改进的CapsNet模型。首先,使用两层卷积层对特征信息进行局部特征提取;然后,使用CapsNet对文本的整体特征进行提取;最后,使用softmax分类器进行分类。在文本分类中,所提模型比CNN和CapsNet在分类精度上分别提高了3.42个百分点和2.14个百分点。实验结果表明,改进CapsNet模型更适用于文本分类。     

面向特定目标自识别的交通图像语义检索方法

为了从海量的道路交通图像中检索出违反交通法规的图像,提出了一种特定目标自识别的语义图像检索方法。首先,通过交通领域专家建立交通领域本体及道路交通规则描述;然后,通过卷积神经网络（CNN）对交通图像的特征进行提取,并结合改进的支持向量机决策树（SVM-DT）算法对图像特征进行分类的策略,对交通图像中的特定目标及目标间空间位置关系进行自动识别,并映射成为相应的本体实例及其对象之间的关联关系（规则实例）;最后,利用本体实例和规则实例,通过推理得到语义检索结果。实验结果表明,相比关键字和本体交通图像语义检索方法,所提方法具有更高的准确率、召回率和检索效率。     

基于双通道卷积神经网络的图像单失真类型判定方法

针对图像单失真类型判定算法对部分失真类型判定精度低的问题,提出了一种基于双通道卷积神经网络（CNN）的图像单失真类型判定方法。首先,对图像进行裁剪以得到固定尺寸的图像块,并对图像块进行Haar小波变换从而得到高频信息图;然后,将图像块与对应的高频信息图分别输入到不同通道卷积层中以提取深层特征图后,对深层特征进行融合并输入到全连接层中;最后,将全连接层最后一层的值输入到Softmax函数分类器中得到图像单失真类型概率分布。LIVE数据库上的实验结果表明,所提方法的图像单失真类型判定准确率达到了95.21%,并且对JPEG2000和快速衰落失真这两种失真类型的判定精度相较用于对比的其他五种图像单失真类型判定方法分别提升了至少6.69个百分点和2.46个百分点。所提方法能够准确地判定出图像中存在的单失真类型。     

结合改进CNN和双线性模型的CBIR方法

针对现有基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval,CBIR）方法中图像特征维度较大等问题,提出一种结合改进卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和双线性模型的CBIR方法。采用一种低维度池化方法代替传统CNN中的池化过程,以此降低图像特征映射的维度。基于双线性模型的思想,使用两个特征提取器进行特征提取,并在每个图像位置上对两个特征进行内积,以形成最终的图像描述符。通过计算图像间的曼哈顿距离度量来评估相似性,获得相关图像及其排序。实验结果表明,该方法能够准确检索出相关图像,并具有较低的检索时间和内存消耗。